針對NPP VIIRS數(shù)據(jù)的云檢測方法研究

夏 浪,毛克彪*,孫知文,馬 瑩

(1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所,呼倫貝爾草原生態(tài)系統(tǒng)國家野外科學(xué)觀測研究站,北京 100081；2.廣州地理研究所,廣東 廣州 510070；3.航天恒星科技有限公司,北京100086)

針對NPP VIIRS數(shù)據(jù)的云檢測方法研究

夏 浪1,2,毛克彪1,2*,孫知文3,馬 瑩2

(1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所,呼倫貝爾草原生態(tài)系統(tǒng)國家野外科學(xué)觀測研究站,北京 100081；2.廣州地理研究所,廣東 廣州 510070；3.航天恒星科技有限公司,北京100086)

為了獲得新型紅外成像輻射儀套件(Visible Infrared Imager Radiometer Suite, VIIRS)傳感器準(zhǔn)確的云掩碼數(shù)據(jù),克服當(dāng)前VIIRS云檢測算法在中國區(qū)域存在的部分缺陷.本研究通過分析當(dāng)前較為成熟的中分辨率光譜成像儀(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)云掩碼算法,結(jié)合VIIRS傳感器的波段特性,提出了適合中國區(qū)域的云檢測算法.針對1.38μm高(卷)云檢測算法在高海拔區(qū)域存在的限制,本研究使用亮溫進(jìn)行輔助檢測,降低因低水汽含量造成的誤報(bào);針對當(dāng)前 VIIRS M12-M13云檢測閾值在我國存在誤報(bào)的問題,對M12-M13差值云檢測在我國適用范圍和閾值進(jìn)行了分析討論,并使用亮溫輔助M12-M13進(jìn)一步克服地表二項(xiàng)性反射造成的干擾.使用中國區(qū)域的兩景數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)用分析表明：亮溫輔助1.38um高(卷)云檢測能夠較好的抑制地表污染,亮溫輔助M12-M13差值云檢測比當(dāng)前 VIIRS M12-M13云檢測能更好的抑制誤報(bào).通過人工解譯,將檢測結(jié)果和解譯結(jié)果做了對比分析,實(shí)例數(shù)據(jù)檢測精度均高于85%,能夠滿足當(dāng)前云檢測精度要求.

NPP；VIIRS；云檢測

輻射是地球保持自身能量平衡的唯一方式[1],云可以通過遮擋太陽和地表輻射來改變能量傳輸?shù)倪^程,因而云在輻射收支平衡研究中扮演著重要的角色[2-3].另一方面,云能夠影響天氣狀況,在短期內(nèi)主要表現(xiàn)在小范圍的天氣變化,在較長的時(shí)間尺度上影響大區(qū)域的氣候變化.因此,對覆蓋全球超過 70%的云進(jìn)行相應(yīng)的監(jiān)測,對于地球輻射收支平衡、天氣預(yù)報(bào)和全球氣候變化的研究具有非常重要的意義.在20世紀(jì)前,人們對云進(jìn)行觀測僅僅限于人工目視觀測,這種方式受人的主觀性影響大、觀測范圍小的限制,到 20世紀(jì) 50年代出現(xiàn)了地基自動觀測方法[4],該方法具有觀測時(shí)間周期短,精度高的特點(diǎn),但觀測范圍較小的限制并沒有得到完全解決.氣象衛(wèi)星一般具有較大的刈幅、較高的時(shí)間分辨率,因此利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行云監(jiān)測能夠彌補(bǔ)前兩者觀測范圍小的缺陷,也便于在大尺度區(qū)域上對云進(jìn)行監(jiān)測.

1978年隨TIROS-N衛(wèi)星升空的第一代甚高分辨率輻射儀(Advanced Very High Resolution Radiometer, AVHRR)傳感器因其具有良好的觀測性能,且較上一代掃描輻射計(jì)(Scan Radiometer, SR)有更好的空間分辨率,研究者對使用該數(shù)據(jù)進(jìn)行云監(jiān)測做了大量的研究.從第一代 AVHRR傳感器的出現(xiàn)到現(xiàn)在,研究者針對 AVHRR提出APOLLO(AVHRR Processing Scheme over Land, Clouds and Ocean)[5],CLAVR (Clouds from AVHRR)[6]等一些比較具有代表性的云檢測算法.搭載在Terra和Aqua衛(wèi)星上的MODIS傳感器因其具高光譜分辨率、高空間分辨率的特性,在云檢測中受到很大的重視.當(dāng)前針對 MODIS的各種云檢測方案中,以NASA MODIS云檢測小組提出的云檢測算法[7]最具有代表性.成立于1982年的國際衛(wèi)星云氣候?qū)W計(jì)劃(International Satellite Cloud Climatology Project, ISCCP)針對各種衛(wèi)星數(shù)據(jù)提出了ISCCP算法[8],此外,還有針對 CO2的薄片法[9]和其他衛(wèi)星的云檢測方法[10-11],在國內(nèi)有針對風(fēng)云衛(wèi)星[12]、基于紋理[13]、統(tǒng)計(jì)特征[14]等的云檢測方案.總體上來說,至 1988年Saunders和Kriebel[15]第一次闡述多光譜自動云檢測算法之后,針對極軌衛(wèi)星的云檢測逐漸形成了圍繞AVHRR和MODIS這兩個(gè)具有代表性傳感器的研究體系.

現(xiàn)階段針對 VIIRS進(jìn)行云檢測的研究還不多,Hutchison針對VIIRS傳感器各通道的參數(shù),結(jié)合 MODIS云掩碼算法,于 2005年發(fā)布了首個(gè)VIIRS云檢測算法[16];2012年Hutchison通過使用全球合成數(shù)據(jù)(Global Synthetic Data, GSD)對VIIRS云檢測算法進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整[17].本文通過對MODIS云檢測算法和VIIRS數(shù)據(jù)特性進(jìn)行分析研究,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的云檢測方案,最后針對中國區(qū)域使用了VIIRS數(shù)據(jù)對本研究結(jié)果進(jìn)行了檢測.

1 VIIRS數(shù)據(jù)和云檢測原理

1.1 VIIRS數(shù)據(jù)介紹

2011年10月28日發(fā)射升空的Suomi NPP衛(wèi)星為美國新一代極軌運(yùn)行環(huán)境衛(wèi)星系統(tǒng)預(yù)備項(xiàng) 目 (National Polar-orbiting Operational Environmental Satellite System Preparatory Project)的首顆衛(wèi)星,NPP同時(shí)也是美國下一代對地觀測衛(wèi)星,用來接替服役超期的 Terra、Aqua等,其攜帶包含VIIRS在內(nèi)的五個(gè)對地觀測儀器,運(yùn)行在升交點(diǎn)為 13∶30(地方時(shí))的太陽同步軌道上[18].VIIRS傳感器共 22個(gè)波段,5個(gè)分辨率為375m的影像波段,分辨率為750m的DNB波段一個(gè),16個(gè)分辨率為750m的可見光和紅外通道,總體上與MODIS傳感器較為相似.

1.2 云檢測原理

在可見光和近紅外波段,傳感器接收的輻射能可用式(1)表示

式中∶I為傳感器入口處的輻射能;Irg、Irc、Is分別代表地物反射、云層反射輻射、大氣粒子和云層的散射.云檢測以云和地物對不同波長電磁波有不同的反射和發(fā)射特性為基礎(chǔ),結(jié)合不同的下墊面類型和地理位置,綜合運(yùn)用各種方法對云和地物進(jìn)行相應(yīng)的區(qū)分識別,下面結(jié)合相應(yīng)的波段分別闡述檢測原理.

1.2.1 1.38μm高(卷)云檢測 在以往的研究中,高(卷)云的檢測一般使用1.38μm、6.7μm、11μm、13.9μm等波段來進(jìn)行.其中利用1.38μm波段進(jìn)行云檢測的原理如下∶1.38μm處于水汽的強(qiáng)吸收處,當(dāng)大氣中有一定的可降水量時(shí)[19]來自地表和中低云的輻射被大氣水汽吸收,進(jìn)入傳感器的部分為高云反射的 1.38μm輻射能.但是對于一些高海拔,地表類型為沙漠的區(qū)域,大氣可降水量較少的情況下,此波段檢測高云會出現(xiàn)大量的誤報(bào).針對高云的溫度一般低于地表的特性,采用通道來減少誤報(bào),具體的做法是先利用 1.38μm通道檢測高云,對檢測結(jié)果為高云的區(qū)域進(jìn)行通道亮溫檢查,如果該區(qū)域通道亮溫符合高云特性(這里要區(qū)分溫度較低的冰雪區(qū)域),那么認(rèn)為此象元為高云.

1.2.2 紫光波段云檢測 VIIRSM1波段波長0.412μm,處于紫光范圍.如圖 1所示,云和雪比草地、土壤、沙粒在此波段具有更高的反射率(數(shù)據(jù)來源ASTER SPECTRAL LIBRARY,圖中藍(lán)色波段表示 VIIRSM1～M7各波段的波段寬度).根據(jù)該反射特性,MODIS云檢測算法將此波段用來檢測沙漠地區(qū)的云,盛夏[20]等用此波段來輔助海岸線附近云檢測.此波段受散射影響較強(qiáng),當(dāng)空氣分子粒徑α<<λ時(shí),根據(jù)瑞利散射,此時(shí)波長較短的藍(lán)紫光比紅光所受的散射強(qiáng)約五倍,但在實(shí)際測試中,瑞利散射并不會影響檢測結(jié)果.大氣中氣溶膠對可見光產(chǎn)生米氏散射,對于不同粒徑的氣溶膠粒子,藍(lán)紫光有不同的散射強(qiáng)度,總體上是氣溶膠含量越高,散射越強(qiáng),因此使用M1波段在氣溶膠含量高的區(qū)域容易造成誤報(bào).此外,雪在該波長處反射率和云較為相似,兩者不易區(qū)分,該波段也不適用于雪覆蓋區(qū)域的云檢測.

圖1 幾種物質(zhì)的反射波譜Fig.1 Reflectance spectrum of some materials

1.2.3 M12-M13云檢測 3.7μm和4.0μm位于中紅外區(qū)段,白天傳感器接收到的輻射較為復(fù)雜,既包含地物和云的發(fā)射輻射也包含反射的太陽輻射.在3.7μm處,由于反射的二向性存在以及反射輻射隨太陽方位角變化而變化,單一的使用3.7μm 通道進(jìn)行云檢測較為困難[21].VIIRSM12和M13波段中心波長分別為3.74μm和4.05μm,其波段間隔較短,同一地物的反射和發(fā)射特性較為相似,如果將兩者進(jìn)行相減,則能降低因太陽方位角變化而造成的閾值確定困難這一困擾. Hutchison等[15]通過對VIIRS進(jìn)行GSD模擬后,給出了 M12-M13云檢測閾值,但在實(shí)際中發(fā)現(xiàn),按照其給定的閾值進(jìn)行云檢測會出現(xiàn)較大的漏檢和誤報(bào),因此本研究對實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)分析處理,統(tǒng)計(jì)了不同地類的M12-M13差值數(shù)據(jù).表1是中國區(qū)域 2013年 1～3月份不同地表類型M12-M13波段的差值,其中方差表示采樣區(qū)域的均一性.對比分析可知∶ M12-M13差值在高原區(qū)域、冰雪、湖泊的差值較云的差值小,并且差距明顯,因此適合該區(qū)域的云檢測;在沙漠、植被覆蓋率低的平原區(qū)域, M12-M13差值與云相比并不大,因此在這些區(qū)域使用此差值進(jìn)行云檢測可能會出現(xiàn)較大誤報(bào).

表1 不同下墊面M12-M13差值Table 1 The difference between M12 and M13under different underlying surface

1.2.4 反射率比值 云檢測云在 0.86μm 和0.67μm 處的反射特性差別不大(圖 1),因此M7/M5比值大約為1.在水面區(qū)域,由于分子散射和氣溶膠散射使得短波的后向散射增強(qiáng),M7/M5約為0.5左右[22];在海岸線附近,由于水中泥沙含量增加,0.86μm反射增強(qiáng)使得M7/M5上升,有可能達(dá)到 0.9,而海岸線上空的云,由于地表在0.86μm反射增加,M7/M5比值下降,最終導(dǎo)致M7/M5在海岸線附近檢測云容易出現(xiàn)漏檢,此外M7/M5也不適用于沙漠、冰雪等區(qū)域.

2 算法流程

表2 云檢測算法使用的波段Table 2 Bands used in the study

根據(jù) 1中云檢測原理,本研究所使用的云檢測波段如表 2,算法處理流程如下∶首先進(jìn)行地表分類,得到沙漠、冰雪區(qū)域(高原)、高原、平原和海洋共五類地區(qū).第二步通過 1.38μm 進(jìn)行高云檢測,對檢測結(jié)果按不同的下墊面分別選取不同的閾值進(jìn)行誤判檢測,排除因高海拔、沙漠區(qū)域的可降水量少而導(dǎo)致的地表輻射進(jìn)入傳感器造成的誤判.第三步利用M12-M13對高原地區(qū)、冰雪覆蓋區(qū)域進(jìn)行云檢測,為減少高原冰雪區(qū)域中沙漠和二向性反射造成的誤判,對檢測結(jié)果與通道亮溫進(jìn)行比對,減少干擾;使用M1波段和進(jìn)行沙漠地區(qū)的云檢測,通過 M12-M13排除沙漠地區(qū)河流、云陰影等亮溫較低區(qū)域的干擾.第四步綜合使用M1波段、M7/M5、M12-M13對平原地區(qū)進(jìn)行云檢測,在海岸線區(qū)域使用 M1波段輔助M7/M5進(jìn)行檢測,去除海岸線對比值檢測的影響.第五步,使用M12-M13波段對海洋區(qū)域進(jìn)行云檢測,最后輸出云檢測結(jié)果.檢測中使用的閾值根據(jù)不同地類區(qū)域通過人工目視解譯結(jié)合自動分類得到動態(tài)閾值.

3 應(yīng)用分析和精度評價(jià)

針對以上檢測方案,選取了中國區(qū)域兩景VIIRS數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測驗(yàn)證.第 1個(gè)數(shù)據(jù)成像于2013年2月1日,北京時(shí)間14∶00,地理坐標(biāo)范圍30.946854°N～50.734489°N,80.311111°E～121.326874°E,大致位置包括∶蒙古高原、青藏高原、華北平原部分和塔里木盆地,如圖2所示.第2個(gè)測試數(shù)據(jù)成像于2013年3月3日,北京時(shí)間12∶55,地理坐標(biāo)范圍為 22°2'50.25''N～46°21'35.77"N, 98°55'24.02"E～138°4'53.06"E,包含我國東部區(qū)域、東海、朝鮮半島、日本海等,如圖3所示.圖2、3中的左圖是M5M4M3波段真彩色合成圖像,右圖是檢測后的結(jié)果,圖中黃色部分為高云,白色區(qū)域?yàn)榉歉咴?綠色代表陸地,藍(lán)色代表海洋.通過目視對比觀察圖 2可知檢測方案能夠較好的識別青藏高原區(qū)域的高云,對被冰雪覆蓋的蒙古高原,檢測方案也具有較好的區(qū)分能力,成功的檢測出了下墊面類型為冰雪的云.在圖 3中,M12-M13波段在海洋區(qū)域取得了較好的檢測效果,南方丘陵和上海、天津等海陸邊界區(qū)域的云也具有較好的檢測效果,沒有出現(xiàn)因海陸交界處水中泥沙含量增加導(dǎo)致的誤檢.

圖4截取于測試數(shù)據(jù)1,該區(qū)域位于青海湖附近(未進(jìn)行幾何校正),海拔為 3000～4500m,左圖是紅綠藍(lán)三波段真彩色合成圖像,通過觀察該圖紋理和陰影可知圖像的上部區(qū)域有部分朵狀云,中下部區(qū)域的白色則為高山積雪.右圖中紅色區(qū)域是1.38μm的M9波段在判識高云時(shí)不進(jìn)行亮溫檢測得出的誤檢結(jié)果,黃色為通過亮溫檢查檢測出的云,很明顯,由于該區(qū)域海拔較高,空氣中水汽含量少,來自冰雪覆蓋區(qū)域的反射輻射直接進(jìn)入傳感器造成了誤檢.位于青海湖右上角一朵狀云的邊緣區(qū)域?yàn)椴糠旨t色所包圍,該紅色區(qū)域代表漏檢.由于云層邊緣區(qū)域亮溫受周圍地物影響較大,或者邊緣區(qū)域的云層較薄而導(dǎo)致邊緣區(qū)域的亮溫高于云層中心區(qū)域亮溫,因而使用通道進(jìn)行亮溫檢測會存在一定的漏檢,但相對于圖中出現(xiàn)的誤報(bào),漏檢的比例很小,因此使用輔助檢測是有效的.

圖5是本文檢測方案和NPP官方云檢測結(jié)果的部分對比,該區(qū)域位于內(nèi)蒙古河套灌區(qū),左圖是VIIRS M5M4M3真彩色合成,圖中灰白色區(qū)域?yàn)榻Y(jié)冰的黃河河面,上部區(qū)域是河套平原,中間和右圖分別是NPP官方和本研究算法檢測結(jié)果.從圖5中對比可以看出,NPP官方檢測結(jié)果存在一定的誤報(bào),將結(jié)冰的黃河面誤報(bào)為云,而本文通過采用輔助M12-M13來抑制冰雪覆蓋區(qū)域由二項(xiàng)性反射造成的誤報(bào),取得了較好的檢測結(jié)果.

圖2 測試數(shù)據(jù)1云檢測結(jié)果,真彩色(左)和檢測結(jié)果(右)Fig.2 Original image of the test data one for the study(left), the result of cloud detection (right)

圖3 測試數(shù)據(jù)2云檢測結(jié)果,真彩色(左)和檢測結(jié)果(右)Fig.3 Original Image of the test data two for the study (left), the result of cloud detection (right)

圖4 輔助1.38μm檢測結(jié)果比較,真彩色(左)和檢測結(jié)果(右)Fig.4 Comparison of the result of the auxiliary 1.38μm, original image of the study (left), the result of cloud detection (right)

圖5 本文檢測結(jié)果與VIIRS官方檢測結(jié)果比較,真彩色(左)、官方結(jié)果(中)、檢測結(jié)果(右)Fig.5 Comparison of the result between this study and the NPP official, original image of the study (left), the result of the NPP official (middle), the result of this study (right)

在認(rèn)定人工解譯結(jié)果為實(shí)際云量情況下,表3是本檢測方案的檢測精度分析,其中表 3中檢測精度的計(jì)算公式如式2

式中P代表檢測精度,Nd和Nr分別代表檢測出的有云像元數(shù)量和實(shí)際像元數(shù)量,如 Nd>Nr,則檢測結(jié)果為誤報(bào),否則是漏檢.需要指出的是表中最后一列的精度并不代表整體檢測精度,其受每地類像元比例以及漏檢和誤報(bào)比例的影響,在此列出僅供參考.從表中可知高原冰雪區(qū)域漏檢較多,原因在于在高海拔地區(qū)云層邊緣區(qū)域或較薄的云層其亮溫和高云中心區(qū)域亮溫差別較大造成的漏檢;沙漠地區(qū)誤報(bào)率較高;海洋地區(qū)整體檢測效果較好.從總體精度和各個(gè)地類檢測精度上來看,本云檢測方案精度較高.

表3 云檢測精度評價(jià)Table 3 Results of accuracy assessment for the study

4 結(jié)語

通過使用中國區(qū)域的實(shí)際數(shù)據(jù)對檢測方案進(jìn)行驗(yàn)證表明∶利用輔助高云檢測能夠抑制低水汽含量對 1.38μm高云檢測造成的誤報(bào),盡管存在一定漏檢,但總體上能取得較好的檢測效果;M12-M13波段差值在一定程度上能夠削弱二向性反射的影響,從而使得閾值的確定簡單化,輔助該差值在高原區(qū)域進(jìn)行云檢測能夠進(jìn)一步的抑制二項(xiàng)性反射造成的影響;從各個(gè)地類檢測精度上看,本研究方案在沙漠地區(qū)誤報(bào)較高,高原區(qū)域存在一定漏檢,其它地區(qū)檢測精度較高,總體檢測精度均高于 85%,滿足美國極軌運(yùn)行環(huán)境衛(wèi)星 系 統(tǒng) (National Polar-orbitingOperational Environmental Satellite System, NPOESS)對檢測精度不低于85%的要求.

本研究僅針對中國區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證,其他區(qū)域并未進(jìn)行相應(yīng)的分析和真實(shí)數(shù)據(jù)檢測驗(yàn)證,因此下一步將對本研究在其他區(qū)域的檢測效果進(jìn)行相應(yīng)的研究,使得本算法能夠更好的為氣候變化和輻射收支平衡研究提供更為精準(zhǔn)的云掩碼數(shù)據(jù).

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[21] Xiong X, Storvold R, Stamnes K, et al. Derivation of a threshold function for the Advanced Very High Resolution Radiometer 3.75mm channel and its application in automatic cloud discrimination over snow/ice surfaces [J]. International Journal of Remote Sensing, 2004,25(15)：2995—3017.

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Cloud detection application on NPP VIIRS.

XIA Lang1,2, MAO Ke-biao1,2*, SUN Zhi-wen3, MA Ying2
(1.National Hulunber Grassland Ecosystem Observation and Research Station, Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China；2.Guangzhou Institute of Geography, Guangzhou 510070, China；3.Space Star Technology Company Limited, Beijing 100086, China). China Environmental Science, 2014,34(3)：574～580

Cloud is an important factor that affects global climate change, so the research of cloud monitoring is very important. In order to identify pixel as cloudy or clear from the Visible Infrared Imager Radiometer Suite (VIIRS) sensor and overcome the shortage of current VIIRS cloud mask algorithm in China, this paper made an introduction for the basic theory of current cloud detection algorithm, and then the cloud detection method was presented.The brightness temperature of was used to detect high cloud to overcome the limit of using 1.38 μm in elevated surface, and the appropriatethreshold of M12-M13 cloud detection was determined by some analysis. Application analysis showed that the method presents in this paper could be used to accurately detect the cloud, and the brightness temperature auxiliary M12-M13and 1.38 μm could inhibition the surface reflection. With the artificial interpret of the remote sensing image, the results showed the estimation accuracy was higher than 85% which can satisfy the requirements of the cloud detection accuracy for the National Polar-orbiting Operational Environmental Satellite System (NPOESS) program.

NPP；VIIRS；cloud detection

X82

：A

：1000-6923(2014)03-0574-07

夏 浪(1989-),男,湖北仙桃人,中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院碩士研究生,主要從環(huán)境遙感研究.發(fā)表論文5篇.

《中國環(huán)境科學(xué)》2011年度引證指標(biāo)

《中國環(huán)境科學(xué)》編輯部

2013-06-25

國家“973”項(xiàng)目(2010CB951503);國家科技支撐計(jì)劃(2013BAC03B00)

* 責(zé)任作者, 副研究員, kebiao67@126.com

根據(jù)《2012年版中國科技期刊引證報(bào)告(核心版)》,《中國環(huán)境科學(xué)》2011年度引證指標(biāo)繼續(xù)位居環(huán)境科學(xué)技術(shù)、安全科學(xué)技術(shù)類科技期刊前列,核心影響因子1.523,學(xué)科排名第1,綜合評價(jià)總分79.2,學(xué)科排名第2;在被統(tǒng)計(jì)的1998種核心期刊中影響因子列第18位,綜合評價(jià)總分列第52位.《中國科技期刊引證報(bào)告》每年由中國科學(xué)技術(shù)信息研究所編制,統(tǒng)計(jì)結(jié)果被科技管理部門和學(xué)術(shù)界廣泛采用.